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Enregistrement W4221082135 · doi:10.1002/pbc.29581

Predictors of thrombosis in children receiving therapy for acute lymphoblastic leukemia: Results from Dana‐Farber Cancer Institute ALL Consortium trial 05‐001

2022· article· en· W4221082135 sur OpenAlexaff
Uma H. Athale, Yael Flamand, Traci M. Blonquist, Kristen E. Stevenson, Menachem Spira, Barbara L. Asselin, Luis A. Clavell, Peter D. Cole, Kara M. Kelly, Caroline Laverdière, Jean‐Marie Leclerc, Bruno Michon, Marshall A. Schorin, Jennifer Welch, Marian H. Harris, Donna Neuberg, Stephen E. Sallan, Lewis B. Silverman

Notice bibliographique

RevuePediatric Blood & Cancer · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood Coagulation and Thrombosis Mechanisms
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineHamilton Health SciencesCentre hospitalier universitaire de QuébecUniversité de MontréalMcMaster Children's Hospital
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésMedicineInternal medicineCumulative incidenceUnivariate analysisPopulationProportional hazards modelIncidence (geometry)SurgeryCohortMultivariate analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND/OBJECTIVES: Although thromboembolism (TE) is a serious complication in patients with acute lymphoblastic leukemia (ALL), thromboprophylaxis is not commonly used due to the inherent bleeding risk in this population. Identifying prothrombotic risk factors will help target thromboprophylaxis to those at highest thrombotic risk. We aimed to define predictors and the impact of TE on ALL outcome in children (1-18 years) treated on the Dana-Farber Cancer Institute ALL 05-001 trial. METHODS: Clinical and laboratory data including TE events were prospectively collected. PCR-based allelic discrimination assay identified single-nucleotide polymorphisms (SNP) for prothrombin G20210A (rs1799963) and Factor V G1691A (rs6025). Univariate and multivariable competing risk regression models evaluated the effect of diagnostic clinical (age, sex, body mass index, ALL-immunophenotype, risk group) and laboratory variables (presenting leukocyte count, blood group, SNPs) on the cumulative incidence of TE. Cox regression modeling explored the impact of TE on survival. RESULTS: Of 794 patients [median age 4.97 (range, 1.04-17.96) years; males 441], 100 developed TE; 25-month cumulative incidence 13.0% (95% CI, 10.7%-15.5%). Univariate analyses identified older age (≥10 years), presenting leucocyte count, T-ALL, high-risk ALL, and non-O blood group as risk factors. Age and non-O blood group were independent predictors of TE on multivariable regression; the blood group impact being most evident in patients 1-5 years of age (P = 0.011). TE did not impact survival. Induction TE was independently associated with induction failure (OR 6.45; 95% CI, 1.64-25.47; P = 0.008). CONCLUSION: We recommend further evaluation of these risk factors and consideration of thromboprophylaxis for patients ≥10 years (especially those ≥15 years) when receiving asparaginase.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,381
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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